Show pageOld revisionsBacklinksBack to top This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong. ===== 주성분 분석(Principal component analysis) ===== ==== 개념 ==== 고차원 데이터를 저차원으로 축소하는 데 사용되는 대표적인 비지도 학습.\\ 데이터가 가진 중요한 정보(변동성, [[통계학:분산]])를 최대한 유지하면서 차원을 줄이는 것이 목표.\\ \\ ====목표==== 1. 차원축소 : 데이터의 특성(Feature, 변수) 개수가 너무 많으면 계산 비용이 커지고, 모델의 복잡도가 증가\\ 그래서 원래 변수들을 조합하여 소수의 새로운 변수(주성분)를 생성함으로써 이 문제를 해결\\ \\ 2. 정보의 최대 보존 : [[통계학:분산]]이 크면 정보가 많음, 고로 차원 낮출때 분산 최대한 유지함서 낮추는게 목표 머신러닝/주성분분석.txt Last modified: 2025/10/13 10:16by masteraccount